近日，浪潮信息發(fā)布為大模型專門優(yōu)化的分布式全閃存儲AS13000G7-N系列。該系列依托浪潮信息自研分布式文件系統，搭載新一代數據加速引擎DataTurbo，通過盤控協同、GPU直訪存儲、全局一致性緩存等技術為AI大模型數據歸集、訓練、數據歸檔與管理等階段提供強大存儲支撐能力，助力用戶加速大模型系統的創(chuàng)新及應用落地。

化解大模型時代的存儲挑戰(zhàn)

構建堅實的數據存儲底座

大模型已經成為驅動數字經濟深度創(chuàng)新、引領企業(yè)業(yè)務變革、加速形成新質生產力的重要動能，隨著大模型參數量和數據量的極速膨脹，多源異構數據的傳、用、管、存，正在成為制約生成式AI落地的瓶頸之一，用戶亟需構建更加高效的存儲底座。在數據準備階段，在規(guī)模大、來源廣泛、格式多樣的原始數據中，篩選和清洗出利用于訓練的高質量數據常會耗費大量時間；在模型訓練階段，海量小文件數據加載、Checkpoint數據調用對IO處理效率提出嚴苛要求；模型訓練之后，多個數據資源池無法互通、海量冷數據歸檔帶來較高的數據管理復雜度。

作為率先在業(yè)界提出分布式融合存儲的廠商，浪潮信息聚焦行業(yè)客戶的大模型落地需求與核心痛點，基于NVMe SSD研發(fā)出高效適配和優(yōu)化的分布式全閃存儲AS13000G7-N系列。硬件方面，AS13000G7-N是一款2U24盤位的全閃存儲機型，搭載英特爾至強第四、第五代可擴展處理器，支持400 Gb 網卡，同時每盤位可配置15.36TB 大容量NVMe SSD。軟件方面，通過集群控制服務將N個節(jié)點聯成一套具有高擴展性的文件系統；通過分布式元數據服務提升海量小文件讀寫性能；通過數控分離架構，實現東西向網絡優(yōu)化，降低IO訪問時延，提升單節(jié)點帶寬。在軟硬件協同創(chuàng)新下，AS13000G7-N充分滿足大模型應用在存儲性能和存儲容量方面的嚴苛需求。

具體來說，在數據準備階段，通過多協議融合互通技術，面對多份、多種協議的數據，存儲底層僅保留一份數據，實現數據共享免搬遷；在模型訓練階段，通過大小IO智能識別和緩存預讀技術快速保存和恢復checkpoint（檢查點）文件，實現TB級訓練數據Checkpoint讀取耗時從10分鐘縮短至10秒內，大幅提升訓練過程中數據加載速度；RDMA/RoCE網絡連接技術和數控分離架構的設計，實現東西向數據免轉發(fā)，極限發(fā)揮大模型訓練中硬件網絡帶寬性能；基于盤控協同架構，網絡數據直通NVMe SSD，進一步提升單盤帶寬；在數據歸檔與管理階段，AS13000G7-N提供了多元異構存儲的統一納管能力，保障數據資產高效存儲與管理，大幅提升存儲資源的利用率且最大化數據基礎設施投資回報比。

DataTurbo數據加速引擎

全力保障大模型高效訓練

在大模型的數據應用全流程中，要想使訓練效率達到極致，減少不必要的資源浪費，訓練階段的數據讀寫性能成為重中之重。而想要提升算力利用率、降低模型訓練成本，必須要在數據存儲性能上進行創(chuàng)新。

AS13000G7-N系列具備強大的端到端性能優(yōu)化能力，這也是模型訓練階段最為核心的考量因素。浪潮信息基于計算和存儲協同的理念，依托自研分布式文件系統構建了新一代數據加速引擎DataTurbo，在緩存優(yōu)化、空間均衡、縮短GPU與存儲讀取路徑等方面進行了全面升級?！?/p>

■ 智能緩存優(yōu)化，保障大模型訓練速度與質量

AS13000G7-N能夠通過對大小IO的智能識別，進行分類治理，小文件采取聚合的操作，大文件采取切片的操作，所有數據以大小均衡的模式保存到全局緩存中，實現小文件性能提升5倍，大文件性能提升10倍。在模型訓練中斷后，從Checkpoint恢復數據過程中，AS13000G7-N通過緩存預讀技術，提前識別數據的冷熱程度，加速了重復樣本數據的讀取，訓練加載速度提升10倍。無論是讀操作還是寫操作，AS13000G7-N采取了字節(jié)級（Byte）分布式鎖機制，粒度是主流并行文件系統鎖機制粒度的幾十分之一，確保多個節(jié)點訪問共享資源時能夠安全、有序地進行操作，從而保持訓練數據的強一致性和訓練質量。

■ 智能空間均衡，高水位下性能無衰減

AS13000G7-N搭載了浪潮信息自主研發(fā)的分布式并行客戶端技術，相比通用私有客戶端，卸載了獨立的元數據，實現了元數據和數據節(jié)點的高效統一部署，有效提升存儲的并發(fā)能力，充分利用訓練節(jié)點網卡的帶寬，讓GPU算力得到完全釋放。同時在存儲端，相較于業(yè)界主流的文件系統需要在磁盤之上構筑一層文件協議，AS13000G7-N能夠直接對裸盤的空間進行均衡排布，并在管理層面設計了智能空間預分技術，能夠結合用戶前端算力節(jié)點數量、訓練模型的數量，對存儲空間分配進一步進行智能策略預埋。這套組合拳能夠使AS13000G7-N在空間利用率達到95%高水位時，依然可以平穩(wěn)輸出強大的性能。在模型訓練的空間損耗上，AS13000G7-N相較傳統方案，將損耗率降低了85%左右，充分保護了客戶在大模型存儲上的投資。

■ GPU直通存儲，服務萬億參數大模型

當大模型參數在百億級別，GPU對存儲資源的調用效率往往差別不大。但隨著大模型從單模態(tài)走向多模態(tài)，數據量指數型增長，訓練效率隨之要求更高。從數據層面來看，AS13000G7-N具備和GPU直通的能力，數據流不經過客戶端緩存，直接到達存儲底層文件系統，縮短GPU與存儲的讀取路徑，這項技術能夠使存儲讀寫帶寬翻倍，大模型訓練加載時間縮短50%。隨著萬卡萬億參數模型時代的到來，GPU直通存儲高效提升數據讀寫訪問的能力將是大模型訓練的標配。

通過上述技術創(chuàng)新，分布式全閃存儲AS13000G7-N憑借領先的性能和管理優(yōu)勢，能夠幫助用戶加速大模型的數據歸集、提升模型訓練效率、簡化海量異構數據的管理，從而推動業(yè)務智能化變革。浪潮信息將借助AS13000G7-N等存儲產品，與合作伙伴加快在場景化方案定制、市場拓展等方面的創(chuàng)新，助力用戶構筑人工智能時代最佳數據存儲底座。

審核編輯：劉清